蚁群算法在迷宫最优路径问题中的应用

该文将蚁群算法应用于迷宫最优路径问题。针对迷宫最优路径问题的特点,将蚁群分成两组,分别从迷宫的起点和终点出发,每只蚂蚁按迷宫的行走规则向前移动。对移动的蚂蚁定义了三种生命周期,只有满足特定行为的蚂蚁所走过的路径才能构成迷宫问题的可行解。对不同规模迷宫问题的实验结果显示,该算法是一种求解迷宫最优路径问题的有效算法。     

自适应泛洪的迷宫路径优化算法研究

由于传统的泛洪模型存在一些不足之处,导致其在应用时受到限制。根据洪水泛滥时水流的特点,提取了泛洪的离散数学模型,深入研究其模型的内在机制,从而得到更适合求解迷宫最优路径的泛洪模型,并结合启发式的搜索策略设计基于改进的泛洪模型的迷宫智能优化算法。通过IEEE标准迷宫和MATLAB平台仿真分析,验证了该算法在自适应能力及可靠性与高效性方面的优越性。实验结果表明,该算法不仅可以尽快地找到目标,而且还可以在相对少的搜索区域里得到相对满意的路径。     

基于改进蚁群算法求解迷宫最优路径

蚁群算法是一种基于群体智能原理的优化模型,用于解决组合优化问题。该文在蚁群算法的选择策略方面进行改进,提出了基于改进蚁群算法求解迷宫最优路径的算法。     

基于粒子群算法的迷宫路径搜索问题研究

粒子群算法是一种很好的优化工具,提出了针对迷宫问题求解的粒子群编码和种群进化规则.通过对一个具体实例的求解,说明粒子群算法对于求解迷宫问题具良好的效果.     

迷宫问题的路径优化

迷宫问题是图形学、图论和数据结构等领域中的一个经典问题。目前解决迷宫问题的算法主要包括传统算法以及智能算法两大类。如何更好的解决迷宫问题获得最优路径一直是有待解决的问题。首先基于蚁群算法获得导航路径,然后利用粒子群算法优化导航路径获得近似最优化路径。实验仿真表明,利用粒子群算法优化后的路径效果十分令人满意。     

可变的蜂巢形迷宫最短路径算法

分析了随机可变的蜂巢形迷宫的最短路径算法和移动算法,阐述了迷宫的构建,分析了算法步骤,分别分析了最短路径算法在最坏情况和最好情况下的时间空间复杂度.     

基于笛卡儿坐标系的迷宫路径规划算法

针对迷宫这类特殊的环境模型,提出了基于笛卡儿坐标系的新的路径规划算法。该算法通过找出机器人行驶方向和位置变化的关系,方便快捷地实现了对路径的记忆,并且在到达终点后能够通过一种简单的路径优化算法算出最短路径,最终实现以最短路径返回。此算法的可行性已通过轮式机器人实例得到证实。     

具有稀疏障碍的近似迷宫算法

本文中给出了一个在具有稀疏障碍的迷宫中寻找给定两个单元之间的最短路径的走迷宫算法,算法以“不改变方向”为预测条件,沿直线方向扩展。经大量的随机实验对比,结果证明本文中的算法大量地缩减了搜索范围,是一个高效的算法。     

触屏版推箱子游戏中的走迷宫算法

在Android等移动平台上的触屏版推箱子游戏中,游戏主角在触摸操作下的移动路径计算属于走迷宫算法。提出了一种基于右手法则、足迹标记和捷径优化的迷宫路径搜索算法,采用直行、沿墙搜索和路径优化三个步骤实现。经实际项目的应用验证,该算法具有良好的有效性和高效性,能够满足游戏操作的实时性要求。     

基于机器视觉和A*算法的迷宫机器人路径规划

针对迷宫机器人路径规划问题,以机器视觉和A*算法为基础,提出了一种新的迷宫机器人全局路径规划方法。该方法利用区域阀值分割对迷宫机器人系统采集的图像进行分析,结合A*算法逆向搜索全局最优路径。仿真结果表明,该方法实现简单,在复杂的迷宫环境下能有效地实现迷宫机器人路径规划。     

基于攻击图的网络安全度量研究

随着现代社会对网络系统依赖程度的日益增强,网络安全问题受到普遍关注。网络安全度量是指在理解网络环境的基础之上,建立合适指标体系和度量方法,评估网络的安全性。本文采用攻击图这种网络脆弱性分析技术,在对目标网络和攻击者建模的基础之上,根据两者之间的相互关系生成攻击图模型,分析不同的攻击路径。借鉴CVSS对单一漏洞的量化指标,以及节点间概率转换关系,提出攻击伸缩性机理。结合CVSS指标和攻击图,计算攻击伸缩性数值,并以此作为网络安全度量的方法,最后总结了当前网络安全度量的发展现状以及面临的挑战。     

一种基于层次图模型的最优路径算法

论述了一种新的基于层次图的最优路径算法,即将一个平面图划分若干子图,子图抽象为一个高层图。最短路径的计算首先在高层图中进行,缩小了最优路径的查找范围,降低了最优路径计算的时间开销。     

基于AEGM的网络攻击渗透测试预案生成系统

为满足网络安全管理需要,从入侵者角度出发,提出一种面向渗透测试的攻击事件图模型AEGM,并设计实现了一个网络攻击渗透测试预案生成系统。该系统以原子攻击知识库的构建及应用为前提,综合分析了从被测试目标网络脆弱点间的关联衍生出的攻击事件间的逻辑关系。利用前向广度优先搜索策略构建AEGM模型,产生渗透测试方案集,并以成功概率进行最优方案度量。实验结果表明,该方法能够有效生成渗透测试方案集,为网络安全的测试和分析提供有益参考。     

基于路径探索的车载自组网贪婪路由算法

为了提高城市中车辆间信息的传输效率，实现车辆间的信息共享，针对目前车载自组网（VANET）中基于地理位置转发的多跳单播路由算法没有考虑城市场景的特殊性，不能很好地适应城市中车辆的高度动态性，使车辆之间的数据包可能在错误的路径上传播，造成丢包率较高、时延较长的问题，提出了一种新的基于路径探索的贪婪路由算法。首先，以数据包传输时延为标准，运用人工蜂群算法对数字地图规划出的多条路由路径进行探索。其次，优化数据包在车辆之间的多跳转发方式。仿真结果表明，与贪婪周边无状态路由（GPSR）协议和最大持续时间最小角的GPSR（MM-GPSR）改进算法比较，在最好情况下，所提算法的数据包到达率分别提高了13.81%和9.64%，而该算法的数据包平均端到端时延分别降低了61.91%和27.28%。     

基于Sybil攻击的无线传感器网络可信路由策略

无线传感器网络中高敏感度数据传输业务要求路由协议设计时必须考虑能量与安全约束。在分析和研究Sybil攻击的基础上,在路由选择过程中考虑节点的信任度评价,实现对DD路由算法的改进,并对改进前后路由算法作了充分的理论性分析及仿真实验比较,为可信路由体系的研究提供了思路。     

一种基于极大连通子图的电信社群网分割算法

随着电信事业的发展,电信社群网的分析逐渐兴起。根据电信数据的特点,以关系数据库为基础,实现了一个极大连通子图求解算法（MCSG）。该算法利用等价类的概念实现了图数据分层处理,利用边标识法表示极大连通子图,确保了结果中顶点和边信息的完整性。实验表明,MCSG算法有效实现了对电信社群网的分割。     

城市交通最优路径算法

城市智能交通系统中,最优路径算法及其优化是研究热点之一,是整个交通系统较为核心的部分.结合图论中最短路径算法,研究了城市交通可达路径算法,并对其进行了有效优化.通过图论中的路径代价函数,提出了城市最优路径算法,在此基础上,通过优化搜索区域、可达路径的搜索方向以及路网分层搜索等优化策略,达到了优化城市最优路径算法的目的,提出的城市最优路径及其优化算法能够给出行者提供多条参考的时间最优路线,方便出行者选择.通过算法的应用实例,验证了城市最优路径及其优化算法的有效性与实时性.     

基于攻击图的网络安全评估方法研究*

为了提高网络的整体安全性,提出了基于攻击图的网络安全评估方法。首先,在攻击图的基础上提出了脆弱点依赖图的定义;其次,将影响评估的因素分为脆弱性自身特点、网络环境因素和脆弱性关联关系三部分;最后,按照网络拓扑的规模,采用自下向上、先局部后整体的思想,直观地给出了漏洞、主机和整个网络系统三个层次的脆弱性指数评估值。通过大量反复的实验测试,该方法可以对网络系统存在的脆弱性进行定期的、全面的量化评估,及时发现并弥补网络系统中存在的安全隐患,有效地提升网络系统的生存能力,从而提高网络系统应对各种突发攻击事件的能力,具有重大的理论价值、经济效益和社会意义。     

基于攻击图的网络安全度量研究综述

网络安全度量面临的主要挑战之一,即如何准确地识别目标网络系统中入侵者利用脆弱性之间的依赖关系进行威胁传播,量化对网络系统的潜在影响。攻击图由于具备优越的可视化展示能力,是解决该问题的有效途径之一。首先,介绍了安全度量的概念、发展历程和通用测度模型;然后,阐述攻击图构建、分类和应用的相关研究;其次,提出一种基于攻击图的层次化安全度量框架,从关键“点”、攻击“线”和态势“面”3个层次总结归纳了现有网络安全度量方法;最后,阐述了目前研究面临的难点问题与发展趋势。